"本文介绍了hbase在双十一中的应用,具有拓展意义,主要讨论了淘宝海量数据产品技术架构,涉及关系型数据库、NoSQL、数据中间层、缓存等关键点,并特别提到了Hbase的重要作用。"
在淘宝海量数据产品技术架构中,面临的主要挑战包括计算速度、处理吞吐量、存储成本以及复杂的查询需求。为了应对这些挑战,淘宝采用了多种技术和解决方案。首先,关系型数据库如RAC仍然是核心,它们提供了成熟稳定的开源产品和强大的SQL表达能力,适合存储中间状态的数据并进行查询时的过滤、计算和排序。然而,对于海量数据的存储和快速查询,单纯依赖关系型数据库就显得力不从心。
此时,NoSQL数据库,如Hbase,就发挥了重要作用。Hbase是一种基于Hadoop的分布式键值存储系统,特别适合处理大规模数据,支持随机读写操作,能够在大规模数据中实现快速查找,解决了“大海捞针”的问题。在双十一这样的大型活动中,Hbase能够帮助处理千万量级的交易数据,确保数据的实时性和稳定性。
为了隔离前端和后端,淘宝引入了数据中间层/glider,它起到了数据处理和转换的作用,减少了对底层存储系统的直接压力,提升了系统的整体性能。此外,缓存作为系统化工程,也被广泛应用于整个架构中,以减少不必要的计算和存储访问,提高响应速度。
数据产品,如数据魔方和淘宝指数,依赖于这些底层架构进行数据的统计和分析。通过Hadoop集群/云梯进行大数据计算,使用实时流数据处理工具如DataX、DbSync和TimeTunnel来处理和同步数据。这样的架构设计使得淘宝能够每天处理大量JOB,处理超过1.5PB的数据,并在凌晨2点完成,最终生成约20TB的结果数据。
淘宝的海量数据产品技术架构是一个多层次、多技术融合的复杂系统,它巧妙地结合了关系型数据库和NoSQL数据库,利用数据中间层优化查询效率,通过缓存提升系统响应速度,从而有效地应对了海量数据带来的挑战。Hbase在其中扮演了关键角色,不仅解决了大数据的存储问题,还提供了高效的数据检索能力,保证了在双十一等大流量场景下的服务稳定性和用户体验。